典型文献
基于截断迁移与并行残差网络的调制识别算法
文献摘要：
针对卷积神经网络提取的信号时序特征受限问题,提出一种截断迁移的数据预处理算法,将采样矩阵一端的距离单位截断,迁移到另一端,依次合并成新的矩阵,使卷积神经网络提取到更多的采样点,比较更多的符号信息.同时提出一种改进的并行残差神经网络,通过两路并行的支路同时关注水平和垂直2个方向的特征.结果表明,该算法比普通卷积网络提高约10％的准确率,改进的网络在信噪比为14dB时,准确率为93.78％,信噪比大于0dB时,准确率均在91％以上.
文献关键词：
卷积神经网络;截断迁移;数据预处理;并行残差神经网络
中图分类号：
作者姓名：
郭业才;王庆伟
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]郭业才;王庆伟-.基于截断迁移与并行残差网络的调制识别算法)[J].系统仿真学报,2022(09):2009-2018
A类：
截断迁移,并行残差神经网络
B类：
残差网络,调制识别,识别算法,时序特征,数据预处理算法,另一端,取到,采样点,两路,支路,注水,卷积网络,14dB,0dB
AB值：
0.251248
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